一种改进型多目标粒子群优化算法MOPSO-Ⅱ

摘要：

提出了一种改进型多目标粒子群优化算法(MOPSO-Ⅱ).该算法为粒子群中每个粒子增加一个“扰动向量”,以利于粒子跳出局部最优并为粒子的全局最优位置赋予了时限的属性,可防止过于频繁地更新全局最优位置,有利于增强粒子搜索的持效性.该算法改进了粒子越界的处理方法,最大程度上保持粒子优秀的搜索方向.通过典型的多目标测试函数ZDT对该算法进行测试,实验结果表明,带ε-支配的MOPSO-Ⅱ算法在解群的分布性方面要优于使用了拥挤距离机制MOPSO-Ⅱ算法和NSGA2算法,对比实验还表明MOPSO-Ⅱ算法在收敛性方面要优于NSGA2.因此,MOPSO-Ⅱ在求解多目标优化问题上有一定优势,是一种有前途的算法.

关键词：粒子群优化、多目标优化、扰动向量

所属期刊栏目：60

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61165004、61305079;江西省自然科学基金20114BAB201025;福建省自然科学基金2012J01248;江西省教育厅科技项目GJJ12307、GJJ13320;福建省杰出青年培育计划福建省教育厅[2011]29号;河北省教育厅科研项目QN20131053;河北省科技计划项目13210331;河北省青年拔尖人才支持计划冀字[2013]17号

在线出版日期：2014-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：144-150